redis重要知识点

redis是一种高级的key:value存储系统，其中value支持五种数据类型：

1.字符串（strings）
2.字符串列表（lists）
3.字符串集合（sets）
4.有序字符串集合（sorted sets）
5.哈希（hashes）

而关于key，有几个点要提醒大家：

1.key不要太长，尽量不要超过1024字节，这不仅消耗内存，而且会降低查找的效率；
2.key也不要太短，太短的话，key的可读性会降低；

另外，我们还可以通过字符串类型进行数值操作：

复制代码代码如下:

127.0.0.1:6379> set mynum "2"
OK
127.0.0.1:6379> get mynum
"2"
127.0.0.1:6379> incr mynum
(integer) 3
127.0.0.1:6379> get mynum
"3"
看，在遇到数值操作时，redis会将字符串类型转换成数值。

由于INCR等指令本身就具有原子操作的特性，所以我们完全可以利用redis的INCR、INCRBY、DECR、DECRBY等指令来实现原子计数的效果，假如，
在某种场景下有3个客户端同时读取了mynum的值（值为2），然后对其同时进行了加1的操作，那么
，最后mynum的值一定是5。不少网站都利用redis的这个特性来实现业务上的统计计数需求。

redis的另一个重要的数据结构叫做lists，翻译成中文叫做“列表”。

首先要明确一点，redis中的lists在底层实现上并不是数组，而是链表，也就是说对于一个具有上百万个元素的lists来说，在头部和尾部插入一个新元素，其时间复杂度是常数级别的，比如用LPUSH在10个元素的lists头部插入新元素，和在上千万元素的lists头部插入新元素的速度应该是相同的。

虽然lists有这样的优势，但同样有其弊端，那就是，链表型lists的元素定位会比较慢，而数组型lists的元素定位就会快得多。

lists的常用操作包括LPUSH、RPUSH、LRANGE等。我们可以用LPUSH在lists的左侧插入一个新元素，用RPUSH在lists的右侧插入一个新元素，用LRANGE命令从lists中指定一个范围来提取元素。我们来看几个例子：

复制代码代码如下:

//新建一个list叫做mylist，并在列表头部插入元素"1"
127.0.0.1:6379> lpush mylist "1"
//返回当前mylist中的元素个数
(integer) 1
//在mylist右侧插入元素"2"
127.0.0.1:6379> rpush mylist "2"
(integer) 2
//在mylist左侧插入元素"0"
127.0.0.1:6379> lpush mylist "0"
(integer) 3
//列出mylist中从编号0到编号1的元素
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 1
1) "0"
2) "1"
//列出mylist中从编号0到倒数第一个元素
127.0.0.1:6379> lrange mylist 0 -1
1) "0"
2) "1"
3) "2"
lists的应用相当广泛，随便举几个例子：

1.我们可以利用lists来实现一个消息队列，而且可以确保先后顺序，不必像MySQL那样还需要通过ORDER BY来进行排序。
2.利用LRANGE还可以很方便的实现分页的功能。
3.在博客系统中，每片博文的评论也可以存入一个单独的list中。

【redis数据结构 – 集合】

redis的集合，是一种无序的集合，集合中的元素没有先后顺序。

集合相关的操作也很丰富，如添加新元素、删除已有元素、取交集、取并集、取差集等。我们来看例子：

复制代码代码如下:

//向集合myset中加入一个新元素"one"
127.0.0.1:6379> sadd myset "one"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd myset "two"
(integer) 1
//列出集合myset中的所有元素
127.0.0.1:6379> smembers myset
1) "one"
2) "two"
//判断元素1是否在集合myset中，返回1表示存在
127.0.0.1:6379> sismember myset "one"
(integer) 1
//判断元素3是否在集合myset中，返回0表示不存在
127.0.0.1:6379> sismember myset "three"
(integer) 0
//新建一个新的集合yourset
127.0.0.1:6379> sadd yourset "1"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> sadd yourset "2"
(integer) 1
127.0.0.1:6379> smembers yourset
1) "1"
2) "2"
//对两个集合求并集
127.0.0.1:6379> sunion myset yourset
1) "1"
2) "one"
3) "2"
4) "two"
对于集合的使用，也有一些常见的方式，比如，QQ有一个社交功能叫做“好友标签”，大家可以给你的好友贴标签，比如“大美女”、“土豪”、“欧巴”等等，这时就可以使用redis的集合来实现，把每一个用户的标签都存储在一个集合之中。

【redis数据结构 – 有序集合】

redis不但提供了无需集合（sets），还很体贴的提供了有序集合（sorted sets）。有序集合中的每个元素都关联一个序号（score），这便是排序的依据。

很多时候，我们都将redis中的有序集合叫做zsets，这是因为在redis中，有序集合相关的操作指令都是以z开头的，比如zrange、zadd、zrevrange、zrangebyscore等等

老规矩，我们来看几个生动的例子：
//新增一个有序集合myzset，并加入一个元素baidu.com，给它赋予的序号是1：

复制代码代码如下:

127.0.0.1:6379> zadd myzset 1 baidu.com
(integer) 1
//向myzset中新增一个元素360.com，赋予它的序号是3
127.0.0.1:6379> zadd myzset 3 360.com
(integer) 1
//向myzset中新增一个元素google.com，赋予它的序号是2
127.0.0.1:6379> zadd myzset 2 google.com
(integer) 1
//列出myzset的所有元素，同时列出其序号，可以看出myzset已经是有序的了。
127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1 with scores
1) "baidu.com"
2) "1"
3) "google.com"
4) "2"
5) "360.com"
6) "3"
//只列出myzset的元素
127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1
1) "baidu.com"
2) "google.com"
3) "360.com"

127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1 withscores
1) "souhu"
2) "2"
3) "alili"
4) "3"
5) "baidu"
6) "10"
127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1 with scores
(error) ERR syntax error
127.0.0.1:6379> zrange myzset 0 -1 withscores
1) "souhu"
2) "2"
3) "alili"
4) "3"
5) "baidu"
6) "10"

【redis数据结构 – 哈希】

最后要给大家介绍的是hashes，即哈希。哈希是从redis-2.0.0版本之后才有的数据结构。

hashes存的是字符串和字符串值之间的映射，比如一个用户要存储其全名、姓氏、年龄等等，就很适合使用哈希。

我们来看一个例子：

复制代码代码如下:

//建立哈希，并赋值
127.0.0.1:6379> HMSET user:001 username antirez password P1pp0 age 34
OK
//列出哈希的内容
127.0.0.1:6379> HGETALL user:001
1) "username"
2) "antirez"
3) "password"
4) "P1pp0"
5) "age"
6) "34"
//更改哈希中的某一个值
127.0.0.1:6379> HSET user:001 password 12345
(integer) 0
//再次列出哈希的内容
127.0.0.1:6379> HGETALL user:001
1) "username"
2) "antirez"
3) "password"
4) "12345"
5) "age"
6) "34"

127.0.0.1:6379> hmset user   username imp pwd 1234 age 15
OK
127.0.0.1:6379> hgetall user
1) "username"
2) "imp"
3) "pwd"
4) "1234"
5) "age"
6) "15"
127.0.0.1:6379> 

创建分支
git brach -b imp
切换分支
git checkout master
切换到master分支 合并dev
git merge dev

删除分支
git brach -d imp

    //由于Direct方式的kafka和Spark Streaming的集成方式中采用的api是低级封装的api（low lever api），此时消费者的offet，由自己保管，不再是zookeeper，
    // 同时还可以自己指定从哪个offet开始消费 ，指定消费的topic以及对应每个分区，开始消费的offset
    val fromOffsets:Map[TopicAndPartition, Long] = Map(
      TopicAndPartition("test1",0) -> 0,
      TopicAndPartition("test1",1) -> 100,
      TopicAndPartition("test1",2) -> 200,
      TopicAndPartition("test1",3) -> 300
    )